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今回はですね、いろいろな組織とかグループとか、いろんな形態とかで関わっている人が自分だと多いんですけど、
時々思うのがですね、人によってその仕事に対するプロフェッショナル度合いっていうんですかね、結構違うなと思っていて、
ある人だったら完璧にやるんだけど、この人だったらちょっと少し物足りないなとか、あとは全然できてないじゃんみたいな、
ちょっと若干マネジメント感があるような話題でもあるなとは思いつつ、ことをですね、エンジニアのプロフェッショナルリズムに関してどう思ってるか聞いてみてもいいですかね。
はい。私はまずちょっとエンジニアの定義から始めようかなと思うんですけど、エンジニアって問題を与えられて解を探す人だと思ってるんですよ。
例えばやることがずっと頭から離れないって悩んでる人がいたと、そしたらToDoアプリを探し引きで推薦するとか、あるいはToDoアプリを作るでもいいんですけど、そういう解を探す人だと思っているんです。
その上でそのプロフェッショナリズムがどう定義されるかっていうと、この解ができるだけ良い解である。そこにちゃんと良い解ってことを保証できる人は良い人ですねと思ってます。
どうやったらこの解っていうのが作られてってちゃんと良いものができていくのかっていうそこに関心があって、そこを突き詰めていける人っていうのが私はプロフェッショナリズムがある人だと思っていますね。
なるほど。ちょっと今聞いて思ったのが、解を探す人、解を提案するっていうだけであればちょっとなんかコンサルチックな感じがするなぁと思ったんですけど、そことはちょっと違うんですかね。
そうですね。コンサルもそういう意味で解を探す人にすごく近いと思ってるんですけど、私は最大の違いはコンサルは手を動かせないんですよ。
動かすバリバリの人もいるかもしれないんですが、基本的にやっぱり手を動かすというよりか助言を与えるっていうのがメインの職務になっていて、
エンジニアっていうのは自分で手を動かすっていう選択が常にあると思っていて、つまり例えば物を作って解決しようという時に物を作ってきましたってことができるのがエンジニアであると個人的には思ってますね。
なるほど。じゃあ物を作れるかどうかっていうところが少し違いがあるっていうところなんですね。
ちょっとじゃあ話を戻すと解を探してきて推薦したりだったりとか、あとは作るっていうところがエンジニアの定義だとすると、そこに対するプロフェッショナルリズムっていうのはどんな形になっていくんですかね。
解っていうのはいろいろなものが付随するんですよ。例えばこの解はどれだけ早く見つかったかっていうのはすごく大事で、例えばこの仕様を満たすアルゴリズムを考えてくださいって言われたときに、
強い人は結構早くいろいろ見つけてくれたりするかもしれないですけど、この見つかる時間って結構大事ですよねと思うんですね。だってそれはリリース時期とかに関わってくるわけですよ。
確かに。
どれだけちゃんと予測可能で、それがどれだけ短くて、その部分が私は解の良さの一つだと思っていて、あとはちゃんと問題が真を捉えてるかっていうのも大事ですね。
例えばTUDOアプリの話で言うと、やることが頭から離れないって悩みがあるときにTUDOアプリをやって、頭から吐き出せたら正解なんですけど、人によっては吐き出せない人もいるかもしれないじゃないですか。
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やることがあっちからこっちから浮かんできて、TUDOアプリに入れてる暇なんてないんだよって人がいたら、TUDOアプリを探してくれとかってこと、あんまりいい回にはなってないわけですよね。
そういうふうな、ちゃんとシーンを得て、解決したい問題をちゃんとうまく定義して解決できるっていう能力がすごく私はプロフェッショナリズムと関連があると思っていますね。
そういう姿勢みたいなところだったりするんですかね。
問題点をちゃんと理解する。紙砕いて咀嚼して、最適な。本当に解決できてなかったら意味がない話なんでね、結局のところ。そこに対して提案ができるっていうところがプロフェッショナリズムっていう人がいたら、プロフェッショナリズムちゃんとしてるなっていう感じなんですかね。
そうですね。あと一点だけちょっとこの問題って言葉がすごくジェネリックなんで、もうちょっと実際いろんな問題があるよって話をしたいんですけど、プログラマーの一番最小限の職務を考えたときに問題っていうのはこの仕様を満たす実装を用意してくれるんですよ。
何か例えばフィーズバーズゲームみたいに言ったら、フィーズバーズゲームの仕様が与えられて、これを満たす関数を実装してください。そういう実行可能なプログラムを見つけてくださいと。それが問題なんですよね。
それとは別にもっと広い意味での問題ってあるじゃないですか。例えば社会的な問題とかでもいいですし、あるいは個人の悩みでもいいんですけど、もうちょっと抽象的なっていうのかな。
実装から離れた問題でもあるんですけど、全部問題なんですよ。問題があって、甲斐がある。こういうふうなものがあれば、この問題っていうのがうまく解決するんだとか緩和するんだっていう甲斐があって、これっていろんなものがあるよっていうのはちょっとすごく念押ししておきたかったです。
いろんな問題の種類があるので、種類によってデカさとかちっちゃさとか、そういうのが全然違ってくるよねっていうようなことなんですかね。
そうです。実はここにもプロフェッショナリズムの関連があると思っていて、この仕様を満たすだけの実装を作りました。だけど実は仕様が間違っていて、仕様を満たすだけだと問題が解決できませんでしたってことよくあると思うんですよ、プロダクト会社とかと。
あれってじゃあ何がいけなかったんですかっていうと、問得もべき問題が狭すぎたんですね。
なるほど、その対象が狭すぎて解決できる範囲が満たしてなかったってことですよね。
だからこれは実は、与えられた問題自体を疑うっていうのが結構大事で、そうじゃないといい解ってやっぱり見つからないんですよ。
だからこの仕様で、なんでこの仕様なんですかって聞きたくなっちゃいますよね。それ聞きたくなるのはすごくプロフェッショナリズムの現れだと思っていて、
本当にこれが何の役に立つんだろうか、本当にそれ以外の解決策がないんだろうかってことを考える上ですごく大事ですよね。
そうやっていくと、じゃあこの仕様はなんでっていうとこういう人たちがいるから、こういう人たちはなんで悩んでるのっていうふうに、だんだん問題がより真を捉えていく。
そういうふうなことを追求していくってことは私はすごく大事な部分だと思っています。
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すごい重要ですね。前回の学習の会でも触れられたかなと思うんですけど、その疑問を持つみたいなところが一番重要だと。
最終的にはなったかなと思うんですけど、すごいざっくり言うと。そこですよね、やっぱり。この問題に対して、その問いに対して、なんでそういうことが必要だと考えているのかだったりとか、本当にもっと違う解決策ないのかっていうところを疑っていく。
そういった姿勢が重要っていうところはあまり変わらないってことですね。
あまり変わらないですね。実はこれ名前がついてるんですよ。XY問題って名前がついていて、なんか困ってるんですって言われて、例えばどこかに書き込み権限がなくて困ってるんですとか、すごく具体的な悩みを言われて、話を聞いていくと、なんでそれ必要なんだみたいなのがわからなくなっていくっていうのをよくスタックオーバーフローとかでよく見ると思うんですよ。
質問が書いてあって、なぜそれをその人が必要としてるのか全くわかんないんですよ。でもそれをやりたいんだと彼は言っていると。なぜだなぜだってなって、みんなはこんなふうにやればできるよって言うと、いや違うそうじゃないとかって言われて、一体何をしたいんだこの人はってなるときよくあるじゃないですか。これXY問題と言われていて、先に問題を特定しちゃってて、その問題の定義が間違ってるんですよ、そもそも。
特別問題を説明しないで、すごく部分的な問題を説明しちゃったがゆえに、いろいろアイデアが出てくるんだけど、より広い方の問題に届かないっていう。
プロダクト開発でよく言われる、顧客は解決手段を直接話さないっていうことですよね。本当に欲しいものをしゃべらない問題ですよね。
しゃべらないんですよ。だからすごく前提を疑うとか、与えられた仕様とかを疑うってことがプロフェッショナリズムのすごく大事な部分に入ってると思ってますね。
そこでエンジニアが取るべき行動として、例えばエンジニアならではのデータを見るだったりとか、そういういろんな行動あるかなと思うんですけど、そこら辺も結構関係してきますかね。
関係してくると思いますね。データを見るやっぱすごく大事で、ただ私はエンジニアに常にデータを見ろっていうのはコクだなと思っていて、本当はそれって私ビジネスアナリストとか企画とかを作る人たちが常に耳を澄ませていて欲しいところだと思ってるんですね。
だけど、ナイストゥーハーブなのは間違いないですよ。エンジニアがより良い回を提案できるためには、いろんな情報をインプットしているってことは本当にナイストゥーハーブなんで、持ってたがすごくいいことだと思ってます。
見れたらとてもいいことだよねっていうところですね。あとデータに近いのがエンジニアっていうのもちょっとありますもんね。結局持ってるデータとして。
SQLとかちゃんと組めるかっていうのはすごく大事ですよね。あれには仮説検証とか私はすごくあると思っていて、もしユーザーがこういう行動をしたのだったら、テーブルとかに入ってるレコードはこうなっているはずだっていう仮説があって、それをジャッジするSQLのクエリを考えて、
投げてみて、やっぱそうだったじゃん、間違ってたこの仮説とかっていうふうに、そういうふうな仮説検証を繰り返していくんですよね。これがすごく大事だと思っていて、その時にエンジニアが最初からSQLとか書ける人が多いので、すごくケーパビリティは最初からあるとは思いますね。
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アクセスしやすいという点でやりやすいですよね。結構最近あったのが、自分の会社で実際に起きたことなんですけど、例えば今までだったらエンジニアにそのSQL、さっきの例でいうSQLを書いてくださいってお願いするしかなかったんですよ。
なんですけど、最近ビジネス職の人がDevinを使って、自分でDevinのほうにコードは読み込ませてあるので、全部スキーマが分かるんですよね、Devinは。なのでそのビジネス職の人がDevinに質問で、こういう集計をしたいみたいないうことを言ったら、ちゃんとSQL書いて、もう1日ぐらいで欲しい情報とか取ってきてくれてたんですよ。
すごいなと思って。ここら辺の意識かなり下がってきてるなというのはありますよね、やっぱりAIで。
ありますね、本当にそれはそうだと思っていて、先ほど会を探す人がエンジニアだって言いましたけど、この会を探すコストっていうのがAIによって劇的に下がったなと思っていて、
平均的な回でいいんだったらもうAIに全部お任せでいいとさえ思えてしまうのが今の時代だと思っていて、だからただプロフェッショナリズムとしては、そのAIと同じような答えが返ってくるんじゃ困るわけですよ。もっといい、もっと芯を得たものをなるべく高速に返すっていうのが大事だと思っていて、
例えばプロンプトをAIは疑わないじゃないですか、基本的には。だけど私たちは疑わなきゃいけないんですよ、プロンプトを。本当に何がしたいんだこの人はっていうのを疑って、ちゃんとよりその人にとってためになる問題解決を提案していく。そして必要であれば自分が手を動かしてそれを作る。それがすごく大事なことだと思っています。
今めちゃくちゃ重要なこと言ったなと思うんですけど、AI時代においてエンジニアがいなくなるんじゃないかっていう問題が取り出されてるかなと思うんですけど、じゃなくてAIは疑わないっていうところですよね。なんかユーザーにゲーゴーしてしまうみたいなところがかなりあるかなと思うんですけど、そこをあえて人間のエンジニアは疑っていくと。
積極的に疑っていって、その人に対してまた企業に対して顧客に対してより良い提案ができるように疑いを続けていくことこそがAIに勝てる道筋だと。そんな感じなんですかね。
おだしょー 本当にそう思いますね。AIって今受け取れてないコンテキストがたくさんあると思っていて、何なら人間の会話ってノンバーバルって言われて、要するに言語化されてないコミュニケーションの情報が例えば8割だとかっていう研究とかも確かありましたよね。とかあると思っていて、その部分はAIは今受け取れてないわけですよ。だからそこの部分がAIに勝つチャンスだと思っていて。
たとえば何かを解決したいって言われてるんだけど、本当にそれを解決したいんだろうか、実は他に狙いがないだろうかとかっていうことは結構色々とAIよりも私たちの方が解像度高くわかると思うんですよね。そこが私たちのプロフェッショナリズムだと思っていて、そういうところをちゃんと捉えて本当にそれでいいんですかって、それで解決するだけでいいんですかって、もっと解かなきゃいけない問題別にあるんじゃないですかってことを問いかけていくっていうのはすごくエンジニアとしてはプロフェッショナリズムだと思ってますね。
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いやー、非常に鋭い指摘だなぁと思いつつ。あれ、エンジニアの領分がAIによってかなり広がってるというか、上流に来てるのか、なんていうか、めちゃくちゃビジネスマンっぽくなってきてますよね。
そうですね。本当にそれはそう思っていて、ただ、じゃあだからといってエンジニアらしくいくんだっていうふうにやると、私はそれでヤバいことになるなと思っていて、エンジニアあるあるの一つなんですけど、すぐ実装する。
やりがちというか、やりたくなっちゃう。
すぐ車輪際発明するっていうのがあると思ってて、実際その解っていうのは、さっき言った通り安く早く手に入るんだったら、それはすごくいい解なわけですよ。ちょっとぐらいその問題の8割方を解決できるとして、その解が既にあるんだとしたら、それ使うって絶対正義だと思うんですよね。
で、その10割を解決するために、自分で今から1ヶ月、1年かけて作りますとかって言って、全然もう話にならないと思うんですよ。その意味で私たちが包括しなきゃいけないのは、物を作るってことではなくて、やっぱり問題を解決するってことにあると思っているんですね。
だからさっき言ったプロフェッショナリズムの定義は、いい解をなるべく見つけるっていう姿勢なんだって話をしましたけど、すぐ実装するっていうふうにエンジニアあるあるだと、やっぱりなかなかプロフェッショナリズムとは言いづらいなとは思いますね。
そうですね。こと、あれですよね。仕事においてっていうことは結構大きいところかなと思うんですけど、最短でできるような形で持っていくっていうのが一番いいよねっていうところと、
あとはAIの前から言われてたかなと思うんですけど、コードを書かなくて実現できるならコードを書かない方がいいみたいなのがありますよね。できる限りコードを書かないほうがバグもないしっていうのがあるかなと思うんですけど、そういったところじゃないですかね。
そういったところですよ。コードの保守の重みが最近だいぶ消えてきましたよね。AIがやってくれますから。
だけど私は結構見えなくなっただけだという感覚も持っていて、自分で今まで手を動かしてたときはめんどくさいっていうのがすごく体感して必死で伝わってきたじゃないですか。時間ない中にこれ急いでなきゃいけない、もう時間ない、やばいやばいみたいなとかっていうのは必死で伝わってたと思うんですけど、なんかどこか人任せになっちゃってる気がしていて、
AIが帰ってこないからしょうがないです、ちょっとAI待ってるんでみたいな感じになっちゃってると思っていて、なんかどこか人事になっちゃったって気がしてるんですよね。私はそれはあまり良くないなと思っていて、ちゃんとその回に責任を持つのは人間だと思うんですよ。回で出すスピードとかも含めて。その部分っていうのはやっぱりAIって悪くなってしまった、世界が悪くなってしまったなっていうふうにちょっと感じる部分がありますね。
なるほど、ちょっと他人事になってしまった。
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あとは待ってれば、待ってる時間って人間記憶に残んないんですよね、自分手動かしてないから。その無駄さとかっていうのが、なんかどっか隠れてしまった、見えなくなっちゃったっていうんですかね。常にAIが動いている。だから私は仕事をしているってなったんだけど、実際は本当はそうなかったわけですよ。
仕事やってる風なだけっていう。
だから、そこもやっぱりプロフェッショナリズムだと思っていて、いい回を見つける、いろんな回を見つけるためには、どういう風に問題を定義して、それを自分の時間っていうのをスケジュールしてとか、そういうところも含まれてくると思うんですよね。そういうところとかっていうのは全部エンジニアリングして、工学的に解決策を見つけていく。やっぱりその部分が私はすごくエンジニアリングのプロフェッショナリズムだと思っていますね。
すべてはシステムだと。
すごく難しい問題だなと思って、結構AIストロップって名前がついてますけど、AIが言ってるからとか、これAIが出したからちょっとこれ読んどいてみたいな。こういうのってAIがなかった頃は、ちゃんと自分で考えて、ちゃんと文章を書いて、自分考えてるんですけどって言ってきてくれたのが、AIがいるからこそ、
AIがこう言ってるから、こんな感じだからこれ読んどいてみたいな感じになってしまっていて、他人事ですよね、さっき言ってた。ちょっとプロフェッショナリズム感じないですよね、そこに対して。それと同じ問題ですかね、やっぱりAIストロップみたいなところと。
そうですね、AIが吐くものが怪だとしたらまさしくそうで、その怪が良い怪を出してないわけですよね。ただ、物によっては怪が早く手に入れば入るほど良いって時もあって、そういう時にAIのやつを即座に出すっていうのはアリだとは思ってます。ただ、今のAIの出力を見ると、すごく優れた怪とはなかなか言い難いのが実情だなと思ってて、なんなら冗長ですよね、めっちゃ。
すごい冗長。
感じられる人は全然良いと思うんですよ。この人本当にプロフェッショナルだなと思う人は全然いると思っていて、それを感じられない人に対する当たりというか、マネジメントっていうのかどうなのか分からないですけど、そういうのってどうするとかってあったりします?
私はそれ自体は問題じゃないと思ってるんですよ。なんでかっていうと、プロフェッショナリズムを持つ自分でありたいって思ってる人はプロフェッショナリズムすごく大事だと思うんですよ。もうちょっとこうやったらプロフェッショナリズム良くなりますよってなると思うんですけど、どこか仕事は私の第3、第4の優先順位のものであってっていう人がいたら、それはそれでアリだと思うんですよ。
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その人は例えばホビーに生きているとかってことはあるかもしれなくて、その人はプロフェッショナリズムなくても、でもその人はハッピーなわけですよ。それは私はいいことだと思っているんですね。ただ一緒に働くのはちょっときつい気がするんですけど、それ自体は別にいいんじゃないですかっていうのは個人的には思いますね。
なるほど。じゃあ個人の価値観っていうか、あとはあれですよね。所属している組織がいいかどうかっていう話にもなるって感じですかね。評価みたいなところで。
そうそうそうそう。で、私が評価する立場の時も一時期あったんで、評価する時に思ってたのは、本当にあなたは昇進を望んでいるんですかって話は結構あって、だから今のままでいいんですって人に強くスキルアップとかっていうのを推薦するのは私はちょっと違うなって思うんですよ。
なんか押し付けちゃってますもんね、それね。
押し付けちゃってる。給料上がるよみたいなので吊ろうとしてるわけですけど、別にお金に価値を持ってない人にとってそれは何も響かないわけですよね。
だからその人は何を大事にしてて何をハッピーと思ってるかっていうのがまずその人と向き合う時に一番大事だと思っている要素で、私はそこにもちょっとエンジニアリングを取り込むのでディストピア思想が入っちゃうんですけど、その人の幸福を最大化するメソッドとは一体何かみたいなことを考え始めるんで。
そこは若干人間性が欠いてくる。
人間性が欠けてないですね。
なるほど。そこはそこで聞いてみたいところではあるんですが、本当に本人が正真というか成長していくエンジニアリングでどんどんスキルアップをしていくということを求めるのであれば、プロフェッショナルっていう考え方は非常に重要だよねっていうようなところではありますよね。
そうですね。だってそれはもう発注する立場からしたらもう自明で、良い会話を良くくれる人に頼りたくなるっていうのはもう自然なことじゃないですか。
そういう人には声がかかりやすいし、なると声がかかりやすいってことは要するに需要がいっぱいあるってことですから、そうすると値段を上げやすいですねって話になってきて、経済原理が働くわけですよね。
それが欲しい人はやっぱり是非プロフェッショナリズムを持とうと思いますし、逆にそうじゃなくてもいいよって人はその自身のハッピーを最大化する方法を突き詰めたほうが絶対人生としては得だと思うんですよ。そこは結構私は差があるなと思いますね。
確かに。本当に人生において何に動きを置いているかによりますね、その一言の。なるほど。そういった中でAIを使って、本当に若干心配だなと思うのが、そういった人たちがAIによって置き換えられていかないのかなというのは若干のところはありますが、
本当に今言ってくれたやつだと、じゃあ現状維持で大丈夫なんですねっていうのは、ある意味今後なくなるかもしれないですけどね、みたいな感じの突き話にも思えるなと思ってて。
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そうですね、ただ人生の幸福って積分値なのか、それともピークを捉えるのかとかっていろいろな立場があると思ってて、太く生きるみたいな人もいれば、太く短く生きるって人もいれば、細く長く生きるって人もいて、私はそれはその人の感じ方だと思うんですよね。そこは矯正しない方がいいと思っていて、今後例えば下がっていっちゃうかもしれないよ、それでもいいのっていうのはその人がいいって言ってるんだったらいいと思うんですよ。そこは何か無理してケアする方が私はその人を不幸にすると思ってます。
じゃあ逆にその気づきを与えてあげておくみたいな言うのは必要そうですか?
それはもちろん気づきを与える必要はあると思うんですけど、誘導してはいけないと思いますね。
難しい話ですよ、これは。かなりマネジメントが。
私は人生はその人がハンドルをずっと握るべきだと思っていて、あくまで言われたことっていうのは全部自分以外から聞いた情報でしかないと思ってるんですよ。
そういう主体的な判断をして自分が幸せの方向に向かっていくってことは私は理想だと思っているので、コミュニケーションするときは絶対それを私自身の場所を持ってやってますね。
だから絶対に押しつけないし、誘導もしないしっていうようなことですよね。
すごく本当に難しい話なんですけど、中には誘導してほしい人も若干いるなぁと思ってますね。
本当に難しいとは思いますが、そういう人は誘導してくれって言ってくれやっていう話かなと思いますけど。
そういう人も確かにいるのはそうだろうなと思っていて、それはそれで楽な生き方だったと思うんですよ。
楽だし、ある意味責任を自分が取らないっていうふうなことはできますからね。
何か間違ったときに自分以外のことに従って間違ったわけだから、自分に責任はないっていうふうに考えることができますよね。
それ自体は結構ハッピーな考え方だと思っていて、ただ周りの人からその人をどう見えるかって言ったらヤバい人に見えるわけですよね。
アドバイス与えたら急にキレ始めたぞって、お前のせいだとか言い始めたって、もうアドバイス二度と与えられないみたいになるわけで。
それ自体は環境との相互作用によって不幸になることはあるかもしれないけど、ただ戦略として別に間違ってる戦略だともそんなには思ってないって感じですね。
あとちょっと気づいたのが、周りへの影響っていうのも結構重要かなと思ってて。
重要です。
どういう人かに結構よるんだけども、その人がいることによってチームの指揮が下がってしまうとか、結構あるかなと思ってて。
ムーブによっては。そこどう考えます?
チームとしてはやっぱり非常な判断をすることがあるだろうとは思うんですけど、ただ私はチームとか会社がなぜ存在するかっていう目的っていうのの一つに、従業員を幸福に保つことっていうのはあると思ってるんですね。
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だから利益を出すだけが組織の存在意義ではないと思っているんですよ。これ確かドラッガーか何かが3つの目的とかっていうのの一つがそうなんですよね。
所属人員の幸福っていうのが入ってるんですよ。そこを最大化するためっていうふうには言うかもしれないですね。
だからその人はもうその人がハッピーであれだったらいいと。
チームとして、例えば成果はその人を別の人に入れ替えたらもっと出るかもしれないっていうのが分かったとしても、組織としてそれを需要するっていう決断は十分あり得ると思っています。
なるほど。社会の器としてのちゃんと役目を果たそうということですよね。
難しいですね。その判断を。ちょっと経営目線みたいなところもあるのかなと。コストの兼ね合いとかももちろんあるし、どうしても非常にならざるを得ないっていうところもあるしっていうのがあるかなと思うんですが、
基本はでも従業員の人を守っていくっていうところが会社の役目だよねっていうところ。
そうですね。ハッピーに保つってことが大事だと思っている。守る点とはちょっと違うかもしれませんね。ハッピーであることを尊重するっていうんですかね。
その人が幸せであることを。
そう。あれこれ言わないってことですね。
難しい。本当にあれこれ言いたくなっちゃうからなっていうのがあるんですが。なるほど。ありがとうございます。
じゃあそんなところでちょっといい感じの時間になってきたんですけど、今後のAIによってちょっと話途中でも出てきて、いろいろ話できたかなと思うんですけど、
AIが今後どんどん進化していった先で、やっぱりエンジニアのプロフェッショナリズムもどんどん変わってくるかなとは思うんですが、
現時点でどういうところにやっぱり重きを置いて、エンジニアとして重きを置いておいた方が今後のAI時代を生き抜けそうかというか、どんどんいいエンジニアになっていけそうかというと、どういうところあったりします。
AIと話してて思うのは、曖昧なことを曖昧なまま伝えると、違う答えが返ってくる。つまり回答して質が低いものが返ってくると思っていて、
結局何が問題であるかってことを定義して文字に起こしてあげるっていうのは人間の仕事であることに変わりがないんですよね。
だから、いかに精密に問題を記述するかって部分が私は今後のAIとの活用の中でもすごく大事になると思っていて、
最初からめっちゃ精密に書けっていう意味じゃなくて、それを精密にしてからちゃんと実装とかあるいは次の重いフェーズに移っていくっていう、
そういうステップを踏むって考え方がすごく大事だと思っていて、まずは自分が何に困ってるんだってことをはっきりさせるってことですね。
ってことが私はすごく大事になってくると思います。今の人たちはすごくその実装に寄りすぎてると思ってて、
実装を手に入れて初めてそれが評価できると思いがちだと思ってるんですけど、私はそうじゃないと思ってるんですよ。
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なんなら書いた時点で分かることがすごく多い。はっきりと細かく書いてみたら、いや違うじゃんみたいなことが分かったみたいなことがよくあると思ってて、
まずは書く、表現する。表現するってことがすごく大事で、表現した上でブラッシュアップしていって、ようやくその重いフェーズに進んでいく。
そういう考え方が個人的には大事になってくるだろうと思っています。
なるほど。じゃあ実装行く前にもうちょっと考えられる、もっと言語化できるものがあるんじゃないか。
そうそう。言語化するとね、やっとなんかふわっとしたこと言われたら、うんうんそうだねってなると思うんですけど、
それをなんかブレイクダウンしてめっちゃ具体化してみたら、いやそれ違うわみたいなとかってなることよくあるじゃないですか。
本当にそういうことなんですよ。曖昧に言ってもなんかいいじゃん、OKってなって、具体化された実装になってみると、いやなんか違うってなるっていうのはよくある。
それは何がいけなかったのかって言ったら、問題をよく理解しないまま作っちゃったんですねって話だと思ってるんで、問題をよく理解しましょうと。
そのために表現をしましょうってことだと思ってます。
じゃあもう本当に言語化能力とあとは問題の深掘り能力ですね。
そうですね。
そこが一番重要になってくるし、人間の重要な能力になってくるとさえ言えるかもしれないですね。
そうですね。ただAIとかのなんかシンキングの中身とか見てると、結構批判的精神持ってるんですよ。
持ってるんですね。
持ってますね。
すごい。
だから結構、AIにとって変わられる日も遠かったかもしれないです。
今あくまで私のは人間が表現を改善すると良くなるってフェーズにまだあると思ってて。
現時点ではね。
現時点では。
今後たぶん10年後はどうなってるかは全くわからない。
わからんですね。
1年後でさえもわからないからわからないですね。
まあ頑張って言語化できる限りしていきましょうっていうところ。
そうですね。
ありがとうございます。
ではということで今回はここまでにしたいなと思います。
もっと詳しく教えてください。
ラジオ歴史クワラジではスーパーエンジニアである国明さんに一般エンジニアであるヘントコが技術的な質問していく番組になっています。
今後もいろいろなことをお聞きしていきたいなと思ってますのでお聞きのプラットフォームで高評価やフォローの方お願いします。
またですねこんなことを聞いてみてほしいということがありましたらコメントいただけると取り上げますのでぜひよろしくお願いします。
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よろしくお願いします。
それでは今回もありがとうございました。
ありがとうございました。
